// agents · ml-explore/mlx

mlx

mlx — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от ml-explore (ml-explore/mlx на GitHub). У него 28 686 звёзд на GitHub и 2 318 форков, он распространяется по лицензии MIT и последний раз обновлялся на GitHub 8 октября 2026.

Apple's array framework for running ML efficiently on Apple silicon.

★ 28,7 тыс. звёзд⑂ 2,3 тыс. форковMITобновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
ml-explore/mlx
Звёзды GitHub
28 686
Форки
2 318
Лицензия
MIT
Последнее обновление на GitHub
8 октября 2026
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Clarify your goal

    Decide what you want the project to do before installing anything.

  2. Clone the repo

    Grab the source and skim the README for setup requirements.

  3. Install and configure

    Install dependencies and add any API keys or settings it needs.

  4. Run your first task

    Launch it and follow the example workflow from the docs.

// возможности

Почему его любят

Apple silicon native

Built for the Mac GPU and unified memory.

NumPy-like API

Familiar array programming model.

Lazy evaluation

Efficient computation graphs.

Python bindings

Use it from Python with pip install mlx.

MIT licensed

Free for any use.

Apple-backed

Maintained by Apple's ML research team.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Step 1 - Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/ml-explore/mlx.git
    cd mlx
  2. Step 2 - Install the Python package

    The fastest way to try MLX is the pip package.

    pip install mlx
  3. Step 3 - Verify the install

    Run a tiny array computation to confirm it works.

    python -c "import mlx.core as mx; print(mx.array([1, 2, 3]))"
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains mlx?

It is an open-source project at ml-explore/mlx with 2318 forks. Check the repo's contributors and recent commits to judge how active maintenance is.

Is mlx free to use?

Yes - it is MIT licensed, so you can use, modify, and distribute it freely, including in commercial projects.

Do I need a paid API to use it?

No - this is infrastructure you run on your own hardware, so there is no per-request fee.

Do agents need MLX directly?

Usually not - agents call models, and MLX is the layer that runs those models fast on Macs. You need it if you are doing local inference on Apple silicon.

How do I get started?

Clone the repo, read the README's quickstart, and run the provided example - most projects get you to a first result in minutes.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

yomo

Serverless AI agent framework running on geo-distributed edge infrastructure.

★ 1,9 тыс. звёздCustom
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

SuperAGI

A dev-first framework for building and running autonomous AI agents.

★ 17,7 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

rasa

The veteran open-source framework for conversational AI that you host.

★ 21,3 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

NemoClaw

NVIDIA's reference stack for running AI agents more securely inside OpenShell sandboxes

★ 22,7 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

nasiko

The open runtime for AI agents — a Rust platform for running, governing and routing agents with TokenOps.

★ 9,5 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

PyRIT

Microsoft's open framework for red-teaming generative AI systems.

★ 4,6 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если mlx вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к mlx — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить mlx

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.